• 대한교통학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.133-144
• /
• 2009

현재 국내에서는 지역간 교통의 이동성 및 안전성을 향상시키기 위해 국도를 대상으로 ITS사업을 추진중에 있다. 이러한 ITS 사업을 통해 교통정보를 이용자에게 실시간으로 제공해 줌으로써 기존의 교통시설의 이용을 극대화 하는데 목적을 두고 있다. 이러한 정보 제공시 운전자에게 보다 정확한 통행시간정보를 제공해 주는것이 가장 중요하므로 본 연구에서는 자료의 전처리를 통해 원시데이터의 이상치 제거 및 결측처리를 실시하였다. 이를 통해 통행시간 예측의 기본이 되는 원시데이터의 정확성을 향상시켜 정보의 신뢰도를 높일 수 있는 방안을 모색하였다. 그리고 통행시간 예측을 위해 단속류 도로의 특성을 보다 정확히 반영할 수 있는 히스토리컬 프로파일 모형을 구축하였으며 실제 교통류의 특성을 적극적으로 반영하기 위해 보정식을 개발하였다. 따라서 제안된 모형과 히스토리컬 프로파일 모형과 보정식을 통해 통행시간을 예측한 후 기존의 방식인 신경망 모형, 칼만필터 모형과의 비교검증을 실시하였다. 결과적으로 일반적인 상황에서는 칼만필터 모형과 비슷한 예측력을 보였으나, 첨두시나 유고상황에서는 개발모형이 실제 교통흐름을 상대적으로 정확히 반영하여 예측을 수행함을 확인하였다.

• 서비스연구
• /
• 제4권2호
• /
• pp.49-56
• /
• 2014

최근 스마트폰의 발전함에 따라 집 주변의 음식점조차도 스마트폰을 사용하여 찾아가는 일상이 당연시되었다. 이러한 장점들을 사용하여 여행에 관련된 어플리케이션 또한 많아졌는데, 여행에는 거리, 시간, 금액, 등 여러 가지 조건들이 필요하다. 하지만 정작 여행 어플리케이션의 카테고리를 이용하여 사용자가 원하는 기능을 사용하기에는 화면전환이 너무 많아 번거로운 경우가 많다. 게다가 금액과 거리 등을 따로 찾으려면 시간이 더 소모되는데 이러한 점들을 고려하여 사용자가 더욱 간편하게 여행 스케줄을 관리할 수 있도록 여행에 필요한 정보들이 하나로 합쳐진 어플리케이션을 개발하게 되었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.453-454
• /
• 2017

The travellers using social media leave their location history in the form of trajectories. These trajectories can be bridged for acquiring information, required for future recommendation for the future travelers, who are new to that location, providing all sort of information. In this paper, we propose a personalized travel path recommendation scheme based on social life log. By taking advantage of two kinds of social media such as travelogue and community contributed photos, the proposed scheme can not only be personalized to user's travel interest but also be able to recommend a travel path rather than individual Points of Interest (POIs). It also maps both user's and routes' textual descriptions to the topical package space to get user topical package model and route topical package model (i.e., topical interest, cost, time and season).

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.10-21
• /
• 2013

본 연구에서는 교통정보시스템에서 통행시간의 이상치 자료를 제거하기 위한 복합 필터링 모형을 제시하였으며, 이는 중위절대편차법과 Voting Rule을 기반으로 하는 이중화된 필터링 모형에 해당한다. 본 모형은 중위절대편차법을 이용해 표본을 정규분포화 시키기 위한 1차 필터링을 수행하며, 이후 Voting Rule을 이용해 중위절대편차법의 적용 이후에도 남아 있는 이상치 자료를 제거하는 방식에 해당한다. 이때 Voting Rule은 표본의 통행시간과 평균통행시간의 차이가 임계치를 초과하는 경우 해당 표본을 이상치로 판정하며, 다수결의 원칙을 이용하여 이상치 자료의 비율에 따라 이상치에 대한 제거 여부를 결정한다. 일반국도 3호선의 경기도 광주시 구간을 대상으로 한 사례분석을 통해 복합 필터링 모형이 이상치 표본 만을 선택적으로 제거하여 통행시간 추정의 정확도 개선에 기여할 수 있음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.23-29
• /
• 2003

본 연구는 지능형 교통시스템(ITS)의 정보수집 및 제공기술 중, 통행시간 산출과 제공을 위한 요소기술인 주행차량자동인식시스템(AVI)의 현장시험 적용과 평가에 관한 실험 연구이다. 일반국도에서의 현장평가는 비접촉 방식의 차량검출과 이를 통해 얻은 자료로부터 구간 통행시간을 산출하는 방식을 제안하고, 실측데이터를 통해 현장 적용 성능을 검토하였다 본 연구는 현장 적용성능 평가 방법과 이를 통해 실측 데이터의 검지율과 인식율 그리고 통행시간을 분석하였다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제37권6호
• /
• pp.1033-1041
• /
• 2017

출발지 기준 고속도로 경로 통행시간(PTTDP)은 첨단여행자정보시스템(ATIS)의 핵심 정보이다. 이러한 필요성에도 불구하고, 지능형교통체계(ITS)의 예측분야에서 PTTDP에 대한 연구는 성공적으로 극복해야할 핵심 도전과제중 하나로 남아있는 상태이다. 이러한 문제점을 효과적으로 극복하기 위하여, 본 연구에서는 고속도로 IC간 경로통행시간을 동적으로 예측하는 방법론을 제시하고자 한다. 제안된 모형은 고속도로망에서 TG의 교통수요와 TG간 출발지기준 경로통행시간간의 관계를 기반으로 개발되었다. 모형의 입력 자료로(TCS로 수집되는) 통행수요와(DSRC로 수집되는) 경로통행시간 자료가 이용되었다. 개발 모형은 고속도로 정보시스템에 탑재/운영하기 위하여 Data Ming 기법중 연산속도가 빠른 k-최근린 이웃을 이용하였다. 실제 자료를 이용한 적용 실험에서, 제안된 모형은 예측의 신뢰성과 연산수행속도 측면에서 ATIS에 적용이 가능한 수준의 성능을 보였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.53-64
• /
• 2010

본 연구에서는 정보통신 이용행태와 통행행태, 특히 통행발생빈도 변화와의 관계를 파악하기 위하여 수도권에 거주하면서 수도권에 직장을 둔 직장인 995명을 대상으로 개인특성, 통행특성, 토지이용특성, 정보통신이용특성 등을 설문 조사한 결과를 분석하였다. 통행특성으로는 차량이용빈도, 통근수단, 그리고 통근시간을, 토지이용특성으로는 주거지와 직장근처 지하철역까지의 거리를, 정보통신이용특성으로는 인터넷이용빈도, 자료 및 정보획득, 커뮤니케이션 & 여가활동, 인터넷구매 및 판매, 금융 및 전자민원, 핸드폰서비스이용량, 그리고 이메일이용빈도 등을 이용하였다. 분석결과 통행특성과 토지이용특성이 정보통신이용특성과 더불어 상호 영향을 미치면서 통행빈도의 변화에도 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 특히, 통근시간이 길고, 주거지와 직장에서 지하철을 이용하기 어려울수록 인터넷을 이용하여 자료 및 정보를 획득함으로써 실제 통행을 감소시키는 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제39권6호
• /
• pp.833-839
• /
• 2019

BIS (Bus Information System:버스정보시스템, 이하 BIS)는 시내버스 운행과 관련된 각종 정보를 수집하고 예측알고리즘을 통해 이용객에게 정보를 제공하고 있다. 동일 구간의 최근 정보를 통한 예측방법은 해당 구간의 소통상황을 반영하지만 예측 대상노선의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 해당노선의 동시간대 과거이력자료를 통해 예측하는 방법은 소통상황의 변동성이 큰 첨두시 예측에 한계가 있는 실정이다. 따라서 예측대상 시점의 통행패턴을 인식하고 가장 유사한 과거 시점의 통행패턴을 선택할 수 있는 패턴인식형 버스도착시간 예측 알고리즘을 개발하였다. 본연구의 예측 결과를 서울시 BIS 도착예측정보이력과 비교 검증한 결과 각 정류장 간 통행시간의 평균제곱근오차가 비첨두시 약 35초(기존: 40초), 첨두시 약 40초(기존: 60초)로 기존대비 약 10~20 %의 개선을 보였다. 이는 동일 과거 시간대 외의 시간대에 현재 교통상황을 대표할 수 있는 자료가 존재함을 의미한다.

• 융합보안논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.67-73
• /
• 2021

2018년과 2019년 한국관광공사 조사에 의하면 TV 프로그램이나 영향력 있는 동영상에 기록된 장소를 여행하는 것이 여행의 중요한 경향으로 자리 잡았으며, 여행 프로그램을 시청하면 그 프로그램에 등장한 장소에 대한 방문 의도가 향상된다는 연구 결과들도 발표되고 있다. 이 연구는 여행 프로그램의 시청자에게 프로그램에 노출되고 있는 장소와 행사에 대한 부가정보를 제공하는 여행 프로그램 연동형 데이터서비스를 설계하였다. 구체적으로, 여행 프로그램의 부가정보를 장소와 행사로 구분하여 정형적으로 정의하였고 프로그램 내용에 정합된 부가정보의 노출 방법을 설계하였다. 또한 부가정보를 프로그램 방송시간에 맞춰 적절하게 데이터서비스에 제공하는 국제표준 DVB 기반의 데이터 전송 방식을 고안하였다. 이 연구는 여행 프로그램을 대상으로 데이터서비스의 새로운 응용을 시험했다는 점에서 의의가 있으며, COVID-19 사태로 침체된 여행 문화의 활성화에 미력하나마 도움이 되기를 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.31-44
• /
• 2004

최근 몇 년간 도시교통문제의 해결책으로 부각되어온 지능형교통체계(ITS : Intelligent Transport System)의 한 분야로 첨단여행자 정보체계(ATIS : Advanced Travellers Information System)는 자동차에 장착된 항법장치(CNS)를 통해 운전자에게 원하는 목적지까지 최적경로를 제공하거나 경로에 대한 통행시간 정보를 제공 또는 예측해 주는 시스템이다. 본 연구에서는 이러한 최적경로 제공이나 통행시간 예측에 있어 좀 더 효율적인 통행시간 예측모형을 개발하고자 하였다. 현재까지의 통행시간 예측은 운전자가 통행을 시작할 때의 교통상황에 대한 정보이기 때문에 운전 중에 달라지는 교통상황을 반영할 수 없어 이로 인해 운전자가 경험하는 통행시간과 큰 차이를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 이러한 불합리적인 예측시스템을 개선시킬 수 있는 예측된(predicted) 통행시간 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 우선 통행시간 예측모형을 특정링크에 적용시켜 모형들의 예측치와 실제 통행시간을 비교하여 교통량 흐름 패턴에 따라 어느 모형이 적합한지, 또 예측시간이 달라짐에 따라 모형들의 적합도와 첨두와 비첨두시 예측시간 간격에 따라 예측치와 실측치의 오차율을 알아보았다, 이를 통해 선정된 확률과정 모형과 칼만 필터링 예측모형을 서울시의 4개축에 대해서 다시 적용해 보았다. 그 결과 단기통행시간 예측에 있어서는 칼만필터링모형이, 장기 통행시간 예측에 있어서는 확률과정 모형이 통행시간 예측에 있어 우수한 모형임을 밝혀냈다. 마지막으로 서울시 28개 교통축의 5분 후 통행시간 예측에 칼만필터링 모형을 이용하여 오차분석을 적용하여 보았다. 그 결과 칼만필터링 모형이 신뢰할 만한 오차율을 보였다.